import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import match

import logging
import pathlib

from utils.verifyParameters import verify

# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)


def get_closest_sheet(file_path, station_config, recon_end_time):

    excel_file = pd.ExcelFile(file_path)
    sheet_names = excel_file.sheet_names
    closest_sheet = None
    min_diff = None
    closest_sheet_name = None
    for sheet in sheet_names:
        header_row = None
       # 修改这行代码
        df_tmp = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet)
        if all(item in df_tmp.columns.tolist() for item in list(station_config["columns"].values())):
            header_row = -1
        else:
            for row in df_tmp.head(2).itertuples():
                if all(item in list(row[1:]) for item in list(station_config["columns"].values())):
                    header_row = row.Index
                    break
        if header_row is not None:
            # Read the date column as object type to handle both numbers and strings
            col = station_config["columns"]["create_time"]
            df = pd.read_excel(
                file_path,
                sheet_name=sheet,
                skiprows=header_row + 1,
                dtype={col: object}
            )
            # Convert the date column: handle Excel serial numbers or datetime strings
            # 如果是数字（Excel 日期序列）
            # 尝试把能转换成数字的值先转成日期
            numeric_part = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce')
            if numeric_part.notna().any():
                df[col] = pd.to_datetime(numeric_part, origin='1899-12-30', unit='D', errors='coerce')
            else:
                df[col] = pd.to_datetime(df[col], errors='coerce')
            try:
                df[station_config["columns"]["create_time"]] = pd.to_datetime(
                    df[station_config["columns"]["create_time"]], errors="coerce"
                )
                col = station_config["columns"]["gas_num"]
                df[col] = df[col].astype(float).round(2)
                df = df.dropna(subset=[station_config["columns"]["create_time"]])
                df = df.dropna(subset=[station_config["columns"]["gas_num"]])
                latest_time = df[station_config["columns"]["create_time"]].max()
                if pd.notnull(latest_time):
                    time_diff = abs(
                        (latest_time.date() - datetime.strptime(recon_end_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S").date()).days
                    )
                    if min_diff is None or time_diff < min_diff:
                        min_diff = time_diff
                        closest_sheet = df
                        closest_sheet_name = sheet
            except Exception as e:
                logging.error(f"处理{sheet}时出错: {e}")
    return closest_sheet, closest_sheet_name


def process_guizhoufuquan_reconciliation(recon_start_time, recon_end_time, file_path, fault_tolerant, station_id, ignore_time):
    """
        处理贵州福泉对账单的特殊逻辑

        Args:
            recon_start_time (str): 对账开始时间，格式为 "YYYY-MM-DD HH:MM:SS"
            recon_end_time (str): 对账结束时间，格式为 "YYYY-MM-DD HH:MM:SS"
            file_path (str): 上传的Excel文件路径

        Returns:
            dict: 处理结果的JSON数据
        """
    try:
        # region 配置
        # 配置贵州福泉相关信息，包括名称、ID、文件关键字、字段映射和差异阈值
        station_config = {
            "name": "贵州福泉",
            "ids": [236, 237],
            "main_body_gas_station": 166,
            "nms": ["(.*)东区(.*)", "(.*)西区(.*)"],
            "columns": {
                "create_time": "日期",
                "car_number": "车号",
                "gas_num": "加液（KG）",
                "gas_price": "单  价（元/KG）",
            },
            "is_time_shuffled": True,  # 时间匹配减弱
            "diff_num": 1,  # 差异在x公斤以内的设置为疑似匹配
        }

        verify(fault_tolerant, station_id, ignore_time, station_config)

        # 处理时间范围
        # 将对账开始时间提前1小时，结束时间延后1小时，扩大时间窗口以确保匹配的全面性
        start_time = datetime.strptime(recon_start_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        start_time = (start_time - timedelta(hours=1)).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        end_time = datetime.strptime(recon_end_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        end_time = (end_time + timedelta(hours=1)).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

        # 从上传的Excel文件中获取与气站配置最匹配的sheet，依据create_time列的最新时间与对账结束时间的接近度
        closest_sheet, closest_sheet_name = get_closest_sheet(file_path, station_config, recon_end_time)
        logging.info(f"{len(closest_sheet)} {closest_sheet_name}")

        try:
            # 选取配置中指定的列，过滤掉加气量或创建时间为空的行，确保数据完整性
            station_data = closest_sheet[list(station_config["columns"].values())]
            station_data = station_data[station_data[station_config["columns"]["gas_num"]].notnull() & station_data[
                station_config["columns"]["create_time"]].notnull()]

            # 特殊处理日期列 - 如果日期格式不完整，尝试补充年份
            create_time_col = station_config["columns"]["create_time"]
            if create_time_col in station_data.columns:
                def fix_date_format(date_val):
                    try:
                        # 处理空值或无效值
                        if pd.isna(date_val) or date_val is None or date_val == '':
                            return pd.NaT

                        # 如果已经是 datetime 类型，直接返回
                        if isinstance(date_val, pd.Timestamp) or isinstance(date_val, datetime):
                            return pd.to_datetime(date_val, errors='coerce')

                        # 转换为字符串处理
                        date_str = str(date_val).strip()

                        # 如果是标准日期格式，直接解析
                        if '-' in date_str or '/' in date_str:
                            # 尝试多种日期格式
                            formats = ['%Y-%m-%d', '%Y/%m/%d', '%m/%d/%Y', '%d/%m/%Y']
                            for fmt in formats:
                                try:
                                    return pd.to_datetime(date_str, format=fmt)
                                except:
                                    continue

                        # 处理中文日期格式 "5月26日"
                        if '月' in date_str and '日' in date_str:
                            # 提取月份和日期
                            month_day = date_str.replace('月', '-').replace('日', '')
                            # 获取对账结束时间的年份
                            recon_year = datetime.strptime(recon_end_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S").year
                            # 组合成完整日期
                            full_date_str = f"{recon_year}-{month_day}"
                            return pd.to_datetime(full_date_str, errors='coerce')

                        # 其他情况尝试 pandas 自动解析
                        parsed_date = pd.to_datetime(date_str, errors='coerce')
                        # 如果解析结果是 1970年，说明解析失败
                        if parsed_date.year == 1970:
                            return pd.NaT
                        return parsed_date

                    except Exception as e:
                        logging.warning(f"日期格式处理失败: {date_val}, 错误: {e}")
                        return pd.NaT

                # 应用日期处理函数
                original_count = len(station_data)
                station_data[create_time_col] = station_data[create_time_col].apply(fix_date_format)

                # 过滤掉日期转换失败的行（包括 NaT 和 1970年日期）
                station_data = station_data[
                    station_data[create_time_col].notnull() &
                    (station_data[create_time_col].dt.year > 1970)
                    ]

                logging.info(f"日期处理完成，原始数据{original_count}条，处理后{len(station_data)}条")
                station_data = match.set_station_id_column(station_data, station_config)
        except Exception as e:
            # 如果配置文件中的列与Excel文件不匹配，抛出异常，提示用户检查配置或文件
            logging.error('配置文件与excel不一致')
            raise RuntimeError('配置文件与excel不一致') from e


        logging.info(f"数据量: {len(station_data)}, sheet名: {closest_sheet_name}")

        # 记录处理后的数据结构和样例，方便调试和验证
        logging.info(f"处理后的数据信息:")
        logging.info(f"数据形状: {closest_sheet.shape}")
        logging.info(f"列名: {list(closest_sheet.columns)}")

        # 创建用于显示的数据副本并确保日期正确格式化，方便前端展示或日志查看
        display_data = closest_sheet[list(station_config['columns'].values())].head(500).copy()
        display_data[station_config["columns"]["create_time"]] = display_data[
            station_config["columns"]["create_time"]].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        logging.info(f"数据预览:\n{display_data.to_json(orient='records', force_ascii=False, default_handler=str)}")
        # 额外打印处理后的 station_data 数据，方便调试和核对
        logging.info(f"处理后的 station_data 数据:\n{station_data.to_json(orient='records', force_ascii=False, default_handler=str)}")

        station_dfs_dict = {}

        # step 2 处理Excel 如果是多个气站并且Excel中的字段配置包含station_name，就需要分多个气站进行对比。
        if "station_name" in station_config["columns"] and len(station_config["ids"]) > 1 and "nms" in station_config:
            station_names = station_config["nms"]
            station_name_col = station_config["columns"]["station_name"]
            for idx, pattern in enumerate(station_names):
                matched_df = station_data[station_data[station_name_col].astype(str).str.match(pattern, na=False)]
                # 如果有详细时间，需要对excel数据按照详细时间进行排序
                non_midnight_count = (
                        matched_df[station_config["columns"]["create_time"]].dt.strftime("%H:%M:%S") != "00:00:00"
                ).sum()
                if len(matched_df) > 0 and (non_midnight_count / len(matched_df)) > 0.5:
                    # 超过50%即为"绝大多数"
                    matched_df = matched_df.sort_values(by=station_config["columns"]["create_time"])
                station_dfs_dict[station_config["ids"][idx]] = matched_df

        match_result = []

        # step 3 如果有station_dfs_dict就循环这个，然后每个站点单独获取数据并对比，否则就获取配置中的所有站点数据并进行对比
        if len(station_dfs_dict) > 0:
            for i in station_dfs_dict:
                # 从线上系统获取对应站点和时间范围的加气数据
                online_data = match.get_online_data([i], start_time, end_time)
                # 开始对比本地文件数据与线上数据，生成匹配结果
                match_result.append(match.match_data_v1(station_dfs_dict[i], online_data, station_config))
        else:
            # excel获取时间区间内的数据，若配置要求则过滤时间范围内数据
            if station_config.get("excel_get_time_range", False):
                station_data = station_data[
                    station_data[station_config["columns"]["create_time"]].between(start_time, end_time)]
            # 从线上系统获取所有配置站点的加气数据
            online_data = match.get_online_data(station_config['ids'], start_time, end_time)
            # 开始对比本地文件数据与线上数据，生成匹配结果
            match_result.append(match.match_data_v1(station_data, online_data, station_config))

        # 生成最终JSON格式的匹配结果，方便前端展示或后续处理
        json_result = match.create_json_result_v2(match_result, station_config, start_time, end_time)
        return json_result

    except Exception as e:
        raise Exception(f"处理贵州福泉对账单时出错: {str(e)}")